開発者向けの最高のChatGPTおよびClaude用promptsは、モデルに3つのものを提供します。実際のコード、明確な1つの作業、定義済みの出力形式です。役立つコーディングGPTやAIソフトウェアエンジニアとのセッションの秘訣は、これだけです。「コードをレビューして」では、丁寧な要約が返ってきます。「この差分をバグとセキュリティ問題についてレビューし、行番号付きで重要度順に指摘を一覧化し、ファイルを書き換えないでください」と依頼すれば、実際に対応できる結果が得られます。以下では、開発者向けのpromptを30個、コードレビューと品質、テスト、リファクタリングとパフォーマンス、ドキュメントとPRの説明、フロントエンド、バックエンドとDevOpsの6グループに分けて紹介します。[language]のプレースホルダーを使用した言語非依存の内容で、具体的な内容が重要な一部にはPython版とTypeScript版も用意しています。
このページ
- これらのpromptsの使い方
- コードレビューと品質（prompts 1～5）
- テスト（prompts 6〜10）
- リファクタリングとパフォーマンス（prompts 11〜15）
- ドキュメントとPRの説明（prompts 16～20）
- フロントエンド（prompts 21〜25）
- バックエンドと DevOps（prompts 26〜30）
- Claude Codeでの配置場所
- promptsをパックで入手したい場合
- よくある質問
- 要するに
一度設定するコードレビュー
Yuri - Code Reviewer AI Skill
Yuriはレビュー基準、重要度の尺度、技術スタックを一度読み込むため、毎回新しいpromptを使う代わりに、すべてのレビューが同じルールに従います。
$19
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これらのpromptsの使い方
promptをコピーし、[brackets]を置き換えて、その直後にコードまたは差分を貼り付けてください。2つの習慣で大きな違いが生まれます。まず、必ず実際の成果物を貼り付けてください。関数、スタックトレース、差分、スキーマなどです。コードの説明はコードそのものではありません。次に、何を返してほしいかを伝えてください。差分、表、番号付きリスト、ファイルなどです。モデルは文章で回答するのが標準ですが、文章だけを求めることはほとんどありません。
Claude Codeを使っている場合も、promptsは入力したとおりに機能しますが、多くはスラッシュコマンドやSkillとして保存しておくと、毎回入力し直さずに済むため、より便利です。その方法については以下に短いセクションがあり、Claude CodeのSkillガイドでは詳しく説明しています。
コードレビューと品質（prompts 1～5）
レビュー用promptsは、ファイル全体ではなく差分に対して使うのが最適です。時間がないときにスタイルに関する注記を省けるよう、重要度別に指摘を分類するよう依頼してください。
Prompt 1: 重要度別のシニアレビュー
この[language]の差分をシニアエンジニアとしてレビューしてください。指摘をバグ、セキュリティ、パフォーマンス、保守性、スタイルに分類してください。各指摘について、行番号、問題を1文で、修正方法を示してください。ファイル全体を書き換えないでください。該当する指摘がないカテゴリには、ないと記載してください。差分: [paste diff]
Prompt 2: セキュリティのみの確認
この[language]コードを、インジェクション、安全でないデシリアライゼーション、入力検証の欠如、コード内のシークレット、安全でないデフォルト設定、依存関係のリスクのみについて確認してください。各指摘について、リスク、悪用される可能性を1行で、安全なバージョンを記載してください。コード: [paste code]
Prompt 3: レビュアーへの変更内容の説明
この差分の作成者です。レビュアーがすぐに理解できるよう、添付すべきレビューコメントを書いてください。変更点、変更理由、最初に確認すべき点、意図的に対象外としたこと、テスト方法を説明してください。150語以内に収めてください。差分: [paste diff]
Prompt 4: 潜在的なバグを見つける
この[language]コードは正常系では動作しますが、エッジケースにバグがあるのではないかと思います。次の入力について、動作を順に確認してください: 空の入力、nullまたはNone、非常に大きな入力、並行呼び出し、依存先の失敗。それぞれについて、何が起こるか、そしてそれが正しいかどうかを説明してください。コード: [paste code]
Prompt 5: Pythonの型とリンターレビュー
このPythonモジュールを、型付けと正確性の観点からレビューしてください。型ヒントを追加または修正し、mypyのstrictモードで拒否される可能性があるもの、可変なデフォルト引数、bare except、閉じられていないリソースを指摘してください。修正後のモジュールと、変更点の箇条書きを返してください。コード: [paste code]
テスト（prompts 6〜10）
テストを書く前に、モデルにケースを列挙させてください。200行のテストコードから不足しているケースを見つけるより、5行の一覧から見つけるほうがはるかに簡単です。
Prompt 6: ケース一覧を先に示す単体テスト
この[language]関数の単体テストを[test framework]で作成してください。コードを書く前に、カバーするすべてのケースを列挙してください: 正常系、境界値、エラー処理、無効な入力。その後、テストを書いてください。説明的で、文として読めるテスト名を使用してください。関数: [paste code]
Prompt 7: バグから回帰テストを作成
以下のバグ報告と修正内容を基に、古いコードでは失敗し、新しいコードでは成功する回帰テストを[test framework]で作成してください。テスト名はバグの内容にしてください。バグ: [describe bug]。修正差分: [paste diff]
Prompt 8: リスクの高い変更前のテスト
[what you are changing]を[file or module]で変更しようとしています。変更に着手する前に用意しておくべきテストを、各テストが不具合を検出する可能性が高い順に挙げてください。このテストファイルに基づいて、すでに存在するものには印を付けてください: [paste test file]
Prompt 9: TypeScript統合テスト
このAPIハンドラーのTypeScript統合テストを、[Vitest or Jest]を使用して作成してください。外部境界（[database, HTTP client, queue]）のみをモックし、内部モジュールはモックしないでください。成功する呼び出し、バリデーションエラー、上流サービスのタイムアウトをカバーしてください。ハンドラー: [paste code]
Prompt 10: テストレビュー
これらのテストをレビューしてください。どのアサーションが弱いか（真偽値の検証、スナップショットのみの検証、またはコードではなくモックをテストしているもの）、どのケースが不足しているか、どのテストが冗長かを教えてください。最も価値の高い追加を3つ提案してください。テスト: [paste tests]
リファクタリングとパフォーマンス（prompts 11〜15）
リファクタリング用のpromptsには、厳しい制約が必要です。動作を変えてはいけないことを明示し、変更内容をリストで求めて一つずつレビューできるようにしてください。
プロンプト11: 動作を維持するリファクタリング
この[language]コードを、動作を変えずに読みやすくなるようリファクタリングしてください。公開インターフェースは同一に保ってください。コードの前に、変更内容をそれぞれ1行で理由とともに列挙してください。バグに見える箇所があれば指摘してください。ただし黙って修正せず、別途記載してください。コード: [paste code]
プロンプト12: 長い関数を分割
この関数は長すぎます。明確な名前を持ち、それぞれが1つのことだけを行う小さな関数に分割してください。まず新しい構造をアウトライン（関数名と1行の目的）として示し、その後にコードを示してください。少なくとも2回使われる場合を除き、新しい抽象化を導入しないでください。コード: [paste code]
プロンプト13: パフォーマンス問題を見つける
この[language]コードは[size of input]の入力で遅くなります。考えられるボトルネックを特定し、その計算量を見積もり、修正案を提示してください。修正によるトレードオフ（メモリ、可読性、正しさに関するリスク）を説明してください。細かな最適化は避け、主要な問題を見つけてください。コード: [paste code]。プロファイル出力（あれば）: [paste]
プロンプト14: Pythonのパフォーマンス改善
このPython関数をパフォーマンス向けに書き直してください。手作業のループよりも、組み込み関数、内包表記、ジェネレーター、標準ライブラリを優先してください。同じシグネチャと戻り値の型を維持してください。変更前と変更後を示し、timeitを使ってどのようにベンチマークするか説明してください。コード: [paste code]
プロンプト15: 重複を削除
ここに、似ているように見えるコードが2つ以上あります。実装を共有すべきか、それとも分離したままにすべきか（その理由も含めて）教えてください。共有すべきなら、その実装を書き、それぞれの呼び出し箇所をどう変更するか示してください。コードA: [paste]。コードB: [paste]
ドキュメントとPRの説明（prompts 16～20）
ドキュメント作成は、最も省略されがちな作業です。これらのpromptsを使えば10秒で、新しいチームメンバーが実際に使えるものを作成できます。
プロンプト16: PRの説明
この差分のプルリクエストの説明を書いてください。セクション: 概要（2文）、変更内容（箇条書き）、理由、テスト方法（手順）、リスクとロールバック。平易な言葉を使い、宣伝調にしないでください。私が提示していない背景を推測して追加しないでください。差分: [paste diff]。チケット: [ticket link or summary]
プロンプト17: Docstringとコメント
この[language]ファイル内のすべての公開関数とクラスに、[Google、NumPy、JSDoc、または標準のスタイル]に従ってdocstringを追加してください。パラメータ、戻り値、発生するエラーを記述し、それぞれに1つずつ例を示してください。コードを言い換えるだけのコメントは追加しないでください。ファイル: [paste code]
プロンプト18: モジュール用README
このモジュール用の README セクションを作成してください。内容は、機能、使用すべき場面、最小限の動作例、表形式の設定オプション、よくある間違いです。300語未満にしてください。コード: [paste code or public API]
Prompt 19: API エンドポイントのドキュメント
このエンドポイントのリファレンスドキュメントを作成してください。内容は、メソッド、パス、認証要件、型と必須かどうかを含むリクエストパラメーター、リクエスト例、成功レスポンスの例、原因を含むすべてのエラーレスポンスです。ソース: [paste route or controller]
Prompt 20: アーキテクチャ決定記録
この決定について ADR を作成してください。セクション: Context、Decision、Alternatives considered（それぞれを却下した理由を含む）、Consequences。最大1ページ。Decision: [describe]。Alternatives: [list]。Constraints: [list]
フロントエンド（prompts 21〜25）
フロントエンドの prompts では、フレームワークとレンダリングモデルを明記してください。回答がクライアントコンポーネントとサーバーコンポーネントで異なる場合、「React」だけでは不十分です。
Prompt 21: コンポーネントレビュー
この [React, Vue, Svelte] コンポーネントを、不要な再レンダリング、派生すべき状態、不足しているキー、イベントハンドラーにすべきエフェクト、実装の詳細が漏れている props の観点からレビューしてください。それぞれの修正方法を示してください。コンポーネント: [paste code]
Prompt 22: アクセシビリティチェック
このマークアップとコンポーネントコードをアクセシビリティの観点から監査してください。セマンティック要素、ラベル、フォーカス順序、キーボード操作、色のコントラストトークン、ARIA の誤用を確認します。問題を、違反する WCAG の達成基準とともに列挙し、修正後のコードを示してください。コード: [paste code]
Prompt 23: API レスポンス用 TypeScript 型
これは [endpoint] からの JSON レスポンスのサンプルです。TypeScript の型を作成してください。フィールドによって形状が変わる場合は判別可能なユニオンを使い、オプショナルなフィールドを正しく示し、型と一致する [Zod or your library] によるランタイムバリデーターを追加してください。JSON: [paste sample]
Prompt 24: CSS レイアウトのデバッグ
このレイアウトは [viewport or condition] で崩れます。HTML と CSS は以下のとおりです。原因を平易な言葉で説明し、修正するための最小限の CSS 変更を示してください。ハックよりも、現代的なレイアウト（grid、flex、コンテナクエリ）を優先してください。コード: [paste code]
Prompt 25: 状態管理の意思決定
[size] の [framework] アプリで [describe state] を管理する必要があります。ローカルに保持する方法、コンテキストに持ち上げる方法、[store library] を使う方法を比較してください。このケースで理由とともに1つを推奨し、推奨アプローチの骨子を示してください。
バックエンドと DevOps（prompts 26〜30）
バックエンドとインフラストラクチャの prompts は、データベース、ランタイムのバージョン、クラウドプロバイダー、そして停止させてはならないものを明示すると効果的です。
Prompt 26: API設計レビュー
このAPI設計を、一貫性と正確性の観点からレビューしてください。リソース命名、HTTPメソッドとステータスコード、ページネーション、エラー形式、書き込みのべき等性、バージョニングを確認します。問題点、重要な理由、修正方法の表を返してください。仕様またはルート: [paste]
Prompt 27: データベースクエリとスキーマのレビュー
この[database]スキーマとクエリをレビューしてください。不足しているインデックス、N+1パターン、本来nullを許可すべきでないカラム、[rows]を超えるとスケールしないクエリを指摘してください。スキーマを変更する場合は、それぞれの変更に対するマイグレーションを提案してください。スキーマ: [paste]。クエリ: [paste]
Prompt 28: Dockerfileの強化
このDockerfileをレビューしてください。イメージサイズを削減し、バージョンを固定し、root以外のユーザーを使用し、ビルドステージとランタイムステージを分離して、レイヤーキャッシュを効果的にしてください。変更した各行にコメントを付けた、改善後のDockerfileを返してください。Dockerfile: [paste]
Prompt 29: CIパイプラインのデバッグ
この[GitHub Actions、GitLab CI、その他]パイプラインは断続的に失敗します。設定と失敗時のログを示します。最も可能性の高い原因を特定し、確認方法を説明して、修正方法を提示してください。パイプラインではなく不安定なテストが原因なら、そう述べてください。設定: [paste]。ログ: [paste]
Prompt 30: インシデントのポストモーテム
以下のメモから、責任追及をしないポストモーテムを書いてください。セクションは、概要、影響、タイムライン、根本原因、うまくいったこと、うまくいかなかったこと、担当者付きのアクションアイテムとします。事実に基づいて記述し、メモで裏付けられない推測は避けてください。メモ: [paste incident notes]
Claude Codeでの配置場所
Claude Codeを使っているなら、レビューのたびにPrompt 1を入力し直すのは無駄です。Claude Codeには指示を保存する場所が3つあり、それぞれ異なる種類のPromptに適しています。
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CLAUDE.mdは、リポジトリ内のすべてのセッションに適用するルール向けです。使用言語、テストフレームワーク、スタイルガイド、「シークレットを決してコミットしない」などを記載します。短く、常に有効で、引数はありません。
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スラッシュコマンド（
.claude/commands/内のファイル）は、必要に応じて実行する、繰り返し可能なタスク向けです。/review、/pr-description、/testsなどがあります。Prompt 1、6、16は自然なスラッシュコマンドです。
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Skillsは、完全な役割の振る舞いを定義するためのものです。コードレビュー担当者の考え方、使用する重大度スケール、QAエンジニアがテスト計画を組み立てる方法などを定めます。Skillは、タスクに一致したときにモデルが読み込む、ワークフロー、基準、例を含む.mdファイルです。優れたSkillの例については、Claude Code skills collectionとClaude skill examplesをご覧ください。
大まかな目安：1行ならCLAUDE.mdに入れます。頻繁に実行する1つのpromptなら、スラッシュコマンドにします。判断を伴う役割なら、Skillにします。
タスクからprompt、そしてSkillへ
promptsをパックで入手したい場合
上記はすべて無料でコピーできます。言語や役割ごとのバリエーションを含む、より大規模で整理されたセットが必要なら、次の2つの選択肢があります：
Tech & Dev promptsライブラリ（$21）：レビュー、テスト、デバッグ、ドキュメント、アーキテクチャ向けの開発者用promptsを、タスク別に整理したライブラリです。必要なものを数秒で見つけられます。より広範なChatGPT promptsカタログの一部です。
コーディングエージェントバンドル - AIコーディングエージェント5種すべて（$99）：5つのコーディングエージェントSkillを1つの購入にまとめたもので、レビュー、ビルド、テスト、バックエンド、インフラをカバーします。1つの役割ではなく、ワークフロー全体を設定したいチーム向けです。
すべてのSkillsは一度きりの購入で、README付きの.md skillファイルとして提供され、Claude（Claude Codeを含む）、カスタムGPTとしてのChatGPT、GemとしてのGemini、Copilotで利用できます。30日間の返金保証があり、理由は問いません。
よくある質問
これらのpromptsはChatGPTとClaudeで同じように使えますか？
はい。ここにあるすべてのpromptは、モデル固有の構文を使わないプレーンテキストです。Claudeは長いファイルの貼り付けや複数ステップのリファクタリングをうまく処理する傾向があり、ChatGPTは単独の関数や小規模なテストに素早く対応します。文言は変わりません。変わるのは、1回の入力で貼り付けられるコンテキストの量です。
ファイル全体を貼り付けるべきですか、それとも関数だけでよいですか？
問題全体を含む最小単位を貼り付けてください。バグなら、関数に加えて呼び出し元とスタックトレースです。レビューならdiff、リファクタリングならモジュールです。質問を添えずにリポジトリ全体を貼り付けると、一般的なフィードバックしか得られません。
promptとskillの違いは何ですか？
promptは、毎回入力する一度限りの指示です。skillは、役割、基準、ワークフローを記述した.mdファイルで、モデルが一度読み込むため、すべての回答が最初からあなたの規約に従います。KissMySkillsのSkillsはClaudeとClaude Code、ChatGPTのカスタムGPT、GeminiのGem、Copilotで使え、30日間の返金保証が付いています。
これはPython向けのpromptsだけですか？
いいえ。すべてのpromptには[language]プレースホルダーが含まれています。いくつかの例では、最も一般的な依頼であるPythonやTypeScriptを指定していますが、Go、Rust、Java、C#など、ほかの言語に置き換えても構成は変わりません。
これらのpromptsをClaude Codeに直接入れられますか？
はい。常に適用する短いルールはCLAUDE.mdに、繰り返し行うタスクは.claude/commands内のslash commandに、完全な役割の振る舞いはskillに置くのが適切です。Claude Codeでpromptsをどこに置くべきかについては、上のセクションでそれぞれの違いを説明しています。
要するに
開発者向けの優れたpromptsは退屈なものです。実際の入力、1つの役割、明確な出力を含みます。上記の30個は、レビュー、テスト、リファクタリング、ドキュメント、フロントエンド、バックエンド、DevOpsの日常業務を網羅しており、ChatGPTとClaudeで同じように使えます。そのまま入力することも、毎日使うものをslash commandやskillに移して、何度も入力する手間をなくすこともできます。
ワークフロー全体を、1回の購入で
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レビュー、ビルド、テスト、バックエンド、DevOps向けのAgents。基準を一度読み込めば、Claude Code、ChatGPT、Gemini、Copilotであらゆるタスクに適用します。
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